机器学习是一种近十年备受欢迎的技术之一，几乎正在改变所有行业。从推荐节目到个性化在线购物体验，机器学习都发挥着重要作用。机器学习和人工智能工程师为实现这些目标付出了很多努力。很多行业对具备机器学习技能的工程师的需求正在飙升。

但是作为一名机器学习工程师，你需要什么技能呢？让我们来看一下机器学习工程师必备的技能。如果你想在人工智能职业中脱颖而出，那么强烈建议你掌握这些重要的机器学习技能。

1. 编程语言

编程语言是必须的，没有编码知识，任何技术工作都无法完成。因此，希望成为机器学习工程师或人工智能工程师的学生和专业人士必须精通不同的编程语言，如Python、R和SQL。编程是机器学习的核心，这一项必不可少的技能。特别是Python是ML工程师中最受欢迎的编程语言，Python具有多功能性和庞大的库和框架生态系统，如TensorFlow、PyTorch和Scikit Learn。

这些工具是机器学习工程师在数据处理、模型开发和评估等各种任务中必不可少的工具。

2. 机器学习算法

机器学习工程师工作的另一个重要方面是对机器学习算法的理解。虽然你不必把所有的机器学习算法背得滚瓜烂熟，但建议你必须对以下算法的基本原理有深入的理解：

    线性回归

    逻辑回归

    决策树

    随机森林

    支持向量机

    朴素贝叶斯

    k最近邻算法

    K-Means

    层次聚类

你必须知道何时以及如何将这些算法应用于不同类型的问题。同时，你也应该了解每个算法的优点和缺点。后面会出一期对上面算法讲解的专题。

3.深度学习和神经网络

深度学习彻底改变了机器学习领域。特别在图像识别、自然语言处理、语音识别等复杂任务，通常都是用深度学习来解决。因此，作为一名机器学习工程师，你应该熟悉流行的神经网络架构，例如：

卷积神经网络（CNN）用于图像处理。

递归神经网络（RNN）用于序列数据。

长短期记忆（LSTM）网络用于序列任务。

自然语言处理（NLP）的Transformer模型。

建议掌握下深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。它们可以使深度学习模型的实现更加简单。

4.自然语言处理

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，主要强调人与计算机的交互。借助NLP，机器可以学习理解、解释和生成类似人类语言的内容。因此，这是开发适用于语言分析的算法和模型所必备的机器学习技能。

5.统计分析

统计分析包括数据的收集、检查和解释，以提取有价值的见解并促进明智的决策。在机器学习领域，统计分析是一种非常重要的工具，为众多机器学习算法奠定了数学基础。它的应用包括数据模式的检测、假设检验和预测建模。

精通统计分析需要对R、Python、SAS和SPSS等基本工具和库有透彻的理解。

6.领域业务知识

领域业务知识在机器学习中常常被低估，但它可以成为一个好模型和一个优秀模型之间的分水岭。了解特定问题领域、其细微差别以及模型应用的背景可以帮助更加明智地进行特征工程和模型设计。机器学习和人工智能工程师应该与领域专家密切合作，借助他们的见解并相应地改进模型，技术是为业务服务的，比如生物学应用上可以利用机器学习对基因组进行测序，金融应用上也可以使用机器学习进行经济预测等等。